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  Predicting the effect of confinement on the COVID-19 spread using machine learning enriched with satellite air pollution observations

Xing, X., Xiong, Y., Yang, R., Wang, R., Wang, W., Kan, H., Lu, T., Li, D., Cao, J., Peñuelas, J., Ciais, P., Bauer, N., Boucher, O., Balkanski, Y., Hauglustaine, D., Brasseur, G. P., Morawska, L., Janssens, I., Wang, X., Sardans, J., Wang, Y., Deng, Y., Wang, L., Chen, J., Tang, X., & Zhang, R. (2021). Predicting the effect of confinement on the COVID-19 spread using machine learning enriched with satellite air pollution observations. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 118:. doi:10.1073/pnas.2109098118.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-1B92-4 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000D-0125-8
資料種別: 学術論文

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e2109098118.full.pdf (出版社版), 4MB
ファイルのパーマリンク:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-1B94-2
ファイル名:
e2109098118.full.pdf
説明:
-
OA-Status:
Not specified
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MIMEタイプ / チェックサム:
application/pdf / [MD5]
技術的なメタデータ:
著作権日付:
2021
著作権情報:
© PNAS
CCライセンス:
-

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 作成者:
Xing, X.1, 著者
Xiong, Y.1, 著者
Yang, R.1, 著者
Wang, R.1, 著者
Wang, W.1, 著者
Kan, H.1, 著者
Lu, T.1, 著者
Li, D.1, 著者
Cao, J.1, 著者
Peñuelas, J.1, 著者
Ciais, P.1, 著者
Bauer, N.1, 著者
Boucher, O.1, 著者
Balkanski, Y.1, 著者
Hauglustaine, D.1, 著者
Brasseur, Guy P.2, 著者                 
Morawska, L.1, 著者
Janssens, I.A.1, 著者
Wang, X.1, 著者
Sardans, J.1, 著者
Wang, Y.1, 著者Deng, Y.1, 著者Wang, L.1, 著者Chen, J.1, 著者Tang, X.1, 著者Zhang, R.1, 著者 全て表示
所属:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Environmental Modelling, MPI for Meteorology, Max Planck Society, ou_2149681              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: The real-time monitoring of reductions of economic activity by containment measures and its effect on the transmission of the coronavirus (COVID-19) is a critical unanswered question. We inferred 5,642 weekly activity anomalies from the meteorology-adjusted differences in spaceborne tropospheric NO2 column concentrations after the 2020 COVID-19 outbreak relative to the baseline from 2016 to 2019. Two satellite observations reveal reincreasing economic activity associated with lifting control measures that comes together with accelerating COVID-19 cases before the winter of 2020/2021. Application of the near-real-time satellite NO2 observations produces a much better prediction of the deceleration of COVID-19 cases than applying the Oxford Government Response Tracker, the Public Health and Social Measures, or human mobility data as alternative predictors. A convergent cross-mapping suggests that economic activity reduction inferred from NO2 is a driver of case deceleration in most of the territories. This effect, however, is not linear, while further activity reductions were associated with weaker deceleration. Over the winter of 2020/2021, nearly 1 million daily COVID-19 cases could have been avoided by optimizing the timing and strength of activity reduction relative to a scenario based on the real distribution. Our study shows how satellite observations can provide surrogate data for activity reduction during the COVID-19 pandemic and monitor the effectiveness of containment to the pandemic before vaccines become widely available. © 2021 National Academy of Sciences. All rights reserved.

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言語: eng - English
 日付: 2021
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: 査読あり
 識別子(DOI, ISBNなど): DOI: 10.1073/pnas.2109098118
BibTex参照ID: XingXiongEtAl2021
 学位: -

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出版物 1

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出版物名: Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
種別: 学術雑誌
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: National Academy of Sciences
ページ: - 巻号: 118 通巻号: e2109098118 開始・終了ページ: - 識別子(ISBN, ISSN, DOIなど): ISSN: 00278424